國(guó)網(wǎng)福建省福鼎市供電有限公司 吳謀凡

實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)，電網(wǎng)設(shè)備和線(xiàn)路的數(shù)據(jù)應(yīng)用是技術(shù)關(guān)鍵。應(yīng)用各類(lèi)傳感器采集高壓電氣設(shè)備的局部放電信號(hào),將高頻傳感器的超高頻信號(hào)進(jìn)行低噪的放大，濾除干擾信號(hào)后進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到高精度信號(hào)波形?；虿杉O(shè)備的機(jī)械振動(dòng)及溫度信號(hào)，采用物聯(lián)網(wǎng)傳輸方式提高網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量，解決有線(xiàn)傳輸中信號(hào)線(xiàn)引入的采集誤差，應(yīng)用太陽(yáng)能、風(fēng)能等電源輔助系統(tǒng)，便于傳感器安裝維護(hù)。這些傳感技術(shù)應(yīng)用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行信號(hào)的計(jì)算和分析，在電網(wǎng)設(shè)備上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用和共享[1]。

1 應(yīng)用和發(fā)展方向

電氣設(shè)備傳感器在電力系統(tǒng)中主要應(yīng)用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和定位，在保證設(shè)備安全和不影響設(shè)備運(yùn)行的前提下使用傳感設(shè)備。不科學(xué)的安裝傳感設(shè)備和錯(cuò)誤的分析計(jì)算方式，將導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差大甚至無(wú)法使用，對(duì)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能失效，也無(wú)法對(duì)設(shè)備運(yùn)行情況進(jìn)行正確分析。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中使用電氣設(shè)備要有便利性和準(zhǔn)確性，不能出現(xiàn)因傳感器安裝負(fù)擔(dān)影響設(shè)備運(yùn)行和人員現(xiàn)場(chǎng)檢查的額外工作負(fù)擔(dān)，為此需經(jīng)濟(jì)有效的方法來(lái)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)傳輸，以防止設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)[2]。

電氣設(shè)備傳感信號(hào)分析技術(shù)不僅在設(shè)備質(zhì)量檢查和試驗(yàn)環(huán)境中、且在生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測(cè)和設(shè)備運(yùn)行方式變更方面都有可能改變?cè)O(shè)備運(yùn)行性能和使用壽命，這些與傳統(tǒng)遙測(cè)信號(hào)設(shè)備相比更具有優(yōu)越性和先進(jìn)性，能進(jìn)行高頻和連續(xù)采樣的信號(hào)監(jiān)測(cè)，縮短采集間隔而不對(duì)通信系統(tǒng)和服務(wù)器產(chǎn)生額外性能開(kāi)銷(xiāo)。目前只有少量設(shè)備可從合理準(zhǔn)確的設(shè)備信號(hào)量進(jìn)行可靠設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析，這些電氣設(shè)備大多數(shù)與監(jiān)測(cè)的電壓電流信號(hào)有關(guān)，而不是與設(shè)備本身物理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，基于物聯(lián)網(wǎng)的電氣設(shè)備傳感可實(shí)時(shí)和持續(xù)檢測(cè)重要的設(shè)備信號(hào)，與設(shè)備關(guān)鍵部位緊密對(duì)接，更全面的分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和信號(hào)變量。從電氣設(shè)備如變壓器等發(fā)出的機(jī)械聲學(xué)信號(hào)包含有關(guān)變壓器運(yùn)行診斷的重要信息，利用加速計(jì)和接觸式音頻采集元件的特性，可獲取高品質(zhì)的機(jī)械聲學(xué)信號(hào)。傳感器用于獲取故障設(shè)備的對(duì)照組的信號(hào)分析圖譜，并在已知故障情況的電氣設(shè)備上評(píng)估其在檢測(cè)弱機(jī)械聲信號(hào)中的可行性，從而提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可用率和數(shù)據(jù)精度[3]。

電氣設(shè)備裝載的傳感器可通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)從理論上連續(xù)不間斷地監(jiān)視設(shè)備信號(hào)測(cè)量值，如開(kāi)關(guān)狀態(tài)量、設(shè)備機(jī)械振動(dòng)、空間位移量和溫度變化量等，在設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的時(shí)間段內(nèi)連續(xù)監(jiān)視和分析電力系統(tǒng)，有助于故障的早期發(fā)現(xiàn)和全面診斷。近年對(duì)電氣設(shè)備的研究開(kāi)展取得很多效益，但在數(shù)據(jù)分析上傾向于利用傳感器上獲得的數(shù)據(jù)平均值測(cè)算，而數(shù)據(jù)采集和環(huán)境干擾問(wèn)題未有效解決。有研究表明與單一任務(wù)模式相比，通過(guò)卷積去噪自動(dòng)編碼方法和機(jī)器學(xué)習(xí)可提高數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)性能和準(zhǔn)確性。

2 傳感數(shù)據(jù)分析技術(shù)及信號(hào)的處理方式

傳統(tǒng)電氣設(shè)備傳感器有一個(gè)主要的共同點(diǎn)：與電氣設(shè)備直接連接，測(cè)量的分析對(duì)象主要是電壓或電流變量，許多干擾因素決定了測(cè)量的數(shù)據(jù)是否真實(shí)可靠。隨著電子技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，非直接接觸式傳感器能更準(zhǔn)確測(cè)量到電氣設(shè)備的信號(hào)變化，并能通過(guò)高效的通信系統(tǒng)和數(shù)據(jù)智能分析處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多維傳感數(shù)據(jù)的組合應(yīng)用。

在現(xiàn)有的設(shè)備試驗(yàn)和測(cè)試環(huán)境中，從未考慮或適當(dāng)?shù)仃P(guān)注電氣設(shè)備內(nèi)部或外部接線(xiàn)測(cè)量數(shù)據(jù)與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)改變的關(guān)系，有限利用設(shè)備電壓或電流的變化量用于設(shè)備機(jī)械特征的標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)。這些遙測(cè)數(shù)據(jù)僅表現(xiàn)了設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，這類(lèi)直接測(cè)量的電氣數(shù)據(jù)和設(shè)備運(yùn)行間的關(guān)系計(jì)算，無(wú)法完成設(shè)備內(nèi)在隱患的評(píng)估分析,這些數(shù)據(jù)的環(huán)境條件并不能充分反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。為便于實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別設(shè)備異常運(yùn)行情況下各個(gè)設(shè)備傳感數(shù)據(jù)變化，傳感器應(yīng)具有可拆卸和簡(jiǎn)便安裝特性，需創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)集以模擬和試驗(yàn)設(shè)備運(yùn)行的各類(lèi)環(huán)境及狀態(tài)，使用基于物聯(lián)網(wǎng)的非直接連接式傳感器可較好實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。

設(shè)備運(yùn)行隱患與多種因素相關(guān)，包括機(jī)械構(gòu)件物理特性，保養(yǎng)情況和設(shè)備運(yùn)行環(huán)境等，特別是在戶(hù)外設(shè)備和潮濕腐蝕環(huán)境中不合理的運(yùn)行方式會(huì)使設(shè)備存在潛在的安全隱患。傳統(tǒng)的故障分析需要較高的工程技術(shù)，花費(fèi)較大的時(shí)間和精力，特別是需要反復(fù)試驗(yàn)和人工采取數(shù)據(jù)。而機(jī)器學(xué)習(xí)方法越來(lái)越多地被應(yīng)用到運(yùn)行分析和事故調(diào)查中，能更好的解讀設(shè)備傳感信號(hào)。具體操作是將多組類(lèi)型的電氣設(shè)備原始傳感器數(shù)據(jù)歸類(lèi)合并到一個(gè)文件中，其中作為研究對(duì)象的電氣設(shè)備作為第一級(jí)，傳感器作為第二級(jí)。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)收集電氣設(shè)備傳感數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)需要設(shè)置采樣頻率。傳感器的輸出通過(guò)軟件進(jìn)行同步，然后導(dǎo)出為標(biāo)準(zhǔn)txt文件格式，在MATLAB下導(dǎo)入和處理。存儲(chǔ)庫(kù)中以MATLAB的數(shù)據(jù)文件格式提供經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)文件，腳本為導(dǎo)入原始傳感器數(shù)據(jù)文件，應(yīng)用Butterworth巴特沃斯濾波器處理信號(hào)計(jì)算丟失的幀，將處理后的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MATLAB的數(shù)據(jù)文件中。

機(jī)械動(dòng)作和機(jī)械振動(dòng)用于故障自動(dòng)分類(lèi)和診斷具有指標(biāo)意義，所記錄的信號(hào)頻率內(nèi)容和時(shí)間可用于識(shí)別設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)，例如由于放電和機(jī)構(gòu)卡頓的雜音。傳感器在記錄波形方面的性能已通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證，比較幾組方法同時(shí)記錄的信號(hào)波形，結(jié)果表明特定故障信號(hào)有較高相似性。在設(shè)備運(yùn)行期間發(fā)生明顯的機(jī)械動(dòng)作和溫度變化，精確地和連續(xù)地測(cè)量設(shè)備運(yùn)行指標(biāo)需收集足夠的相關(guān)數(shù)據(jù)，以識(shí)別不同的設(shè)備運(yùn)行階段，這提示每個(gè)設(shè)備運(yùn)行階段都有獨(dú)立的信號(hào)特征。根據(jù)傳感器組獲取的數(shù)據(jù)處理，對(duì)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，從設(shè)備啟動(dòng)到轉(zhuǎn)入穩(wěn)定運(yùn)行的時(shí)間或?qū)υO(shè)備開(kāi)始操作到操作結(jié)束直至持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行的過(guò)程進(jìn)行評(píng)估，由開(kāi)關(guān)啟動(dòng)（第1階段）、機(jī)械運(yùn)動(dòng)（第2階段）、穩(wěn)定運(yùn)行前信號(hào)變化量（第3階段）、信號(hào)達(dá)到系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定狀態(tài)（第4階段）。通過(guò)一段較長(zhǎng)時(shí)間或多段短時(shí)間記錄信號(hào)，使用平均值計(jì)算法來(lái)改善信噪比，提高數(shù)據(jù)獲取能力。

設(shè)備診斷措施是使用傳感器在電氣系統(tǒng)上通過(guò)較長(zhǎng)時(shí)間的連續(xù)監(jiān)測(cè)，通過(guò)各型設(shè)備采集數(shù)據(jù)的比對(duì)，分析信號(hào)中存在故障信息可指示電氣設(shè)備的結(jié)構(gòu)缺陷來(lái)判定設(shè)備工況，是簡(jiǎn)單且具有成本效益的一種預(yù)先干預(yù)方式。通過(guò)運(yùn)動(dòng)傳感器判斷機(jī)械部件的分合和驅(qū)動(dòng)情況，使用無(wú)線(xiàn)傳感器技術(shù)遠(yuǎn)程獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和參數(shù)，檢測(cè)機(jī)械動(dòng)作和電壓峰值，利用機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)內(nèi)容和設(shè)備運(yùn)行階段。同時(shí)使用多個(gè)傳感器來(lái)記錄信號(hào)并應(yīng)用信號(hào)分解的處理技術(shù)獨(dú)立分量分析和調(diào)制濾波來(lái)減少噪聲，在傳感器組獲取數(shù)據(jù)后計(jì)算從數(shù)據(jù)曲線(xiàn)遠(yuǎn)端到近端的振動(dòng)、溫度、電壓、電流、磁信號(hào)等。采集電氣設(shè)備的機(jī)械運(yùn)動(dòng)和產(chǎn)生的振波以及遙測(cè)信號(hào)，以提高設(shè)備故障診斷準(zhǔn)確性。除了指標(biāo)信號(hào)量外，還有一些信號(hào)隨著設(shè)備運(yùn)行時(shí)間和設(shè)備保養(yǎng)不同階段而變化，可作為設(shè)備故障情況判斷佐證。

3 數(shù)據(jù)預(yù)處理和應(yīng)用

電氣設(shè)備傳感器異常特征信號(hào)量的早期檢測(cè)對(duì)于潛在故障和隱患的排查及提高設(shè)備可靠性至關(guān)重要。傳感器對(duì)設(shè)置范圍的振動(dòng)頻率做出響應(yīng)并具有較高的感測(cè)范圍，可穩(wěn)定持續(xù)地監(jiān)測(cè)設(shè)備微量規(guī)律振動(dòng)以及設(shè)備的機(jī)械運(yùn)動(dòng)，從而關(guān)聯(lián)多維數(shù)據(jù)，可將信號(hào)傳輸與設(shè)備運(yùn)行聯(lián)系起來(lái)。數(shù)據(jù)收集和傳感器間的傳輸錯(cuò)誤等原因，可能出現(xiàn)一些數(shù)據(jù)幀或數(shù)據(jù)包被丟棄的情況,適當(dāng)轉(zhuǎn)換后生成誤差率，處理后的數(shù)據(jù)集合匹配各類(lèi)故障情況下運(yùn)行設(shè)備傳感器的濾波信號(hào)曲線(xiàn)。使用MATLAB進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，對(duì)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊差值，然后對(duì)數(shù)據(jù)重新采樣，以校正錯(cuò)誤和丟失的數(shù)據(jù)片段。分析納入計(jì)算的數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算出傳感器信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)偏差，和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值偏差較大的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，例如偏差量大于平均值30%和高于最大增量50%的數(shù)據(jù)理論上認(rèn)為是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，主要來(lái)源于背景噪音。修正數(shù)據(jù)后，刪除過(guò)渡數(shù)據(jù)中高于平均值的特定數(shù)量的異常點(diǎn)，特定數(shù)量計(jì)算為偏高數(shù)據(jù)量的10%?？蓪⑼M傳感的信號(hào)疊加計(jì)算以創(chuàng)建復(fù)合傳感信號(hào)。

電氣設(shè)備中的數(shù)據(jù)干擾尚未得到有效解決，不準(zhǔn)確的數(shù)值估計(jì)和錯(cuò)誤狀態(tài)信號(hào)在很大程度上是由信號(hào)質(zhì)量差引起的。確保傳感器貼近設(shè)備故障點(diǎn)所在區(qū)域，避免由于振動(dòng)而產(chǎn)生的信號(hào)干擾，提供足夠的固著壓力。使用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將模擬數(shù)據(jù)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)，應(yīng)用MATLAB程序和NUMPY采用數(shù)據(jù)處理和過(guò)濾技術(shù)將低頻與高頻成分分開(kāi)。目前常用的方法有頻譜分析法、峰谷間逐次差分的均方根、圖表分析、形狀分析、動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整等，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已取的較好應(yīng)用效果，通過(guò)反向傳播訓(xùn)練的模型來(lái)學(xué)習(xí),進(jìn)一步減少噪聲偽像并獲得更高的信噪比。

通過(guò)信號(hào)質(zhì)量集成，使用卷積去噪自動(dòng)編碼器的無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練執(zhí)行預(yù)訓(xùn)練，給定一組未標(biāo)記的訓(xùn)練輸入，對(duì)編碼器進(jìn)行訓(xùn)練以學(xué)習(xí)恒等函數(shù)的壓縮近似值，以便解碼器可使用反向傳播來(lái)產(chǎn)生類(lèi)似于輸入的輸出。設(shè)備故障數(shù)據(jù)模型在四個(gè)階段的分析評(píng)價(jià)下實(shí)現(xiàn)分類(lèi)，這表明在這些階段中存在特定數(shù)據(jù)差異，而基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)上下限判定的數(shù)據(jù)模型無(wú)法充分識(shí)別到這些差異。增加數(shù)據(jù)樣本的大小將擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并可能會(huì)提高區(qū)分度，以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的設(shè)備運(yùn)行階段以及對(duì)各類(lèi)型設(shè)備故障的識(shí)別。